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提出一种动态多议题协商模型(DMNM),该模型由环境分析模型(PCCM)和协商决策模型(NDM)两部分组
成。PCCM利用生态学中的种群自生长原理,结合种群密度变化情况对竞争及合作环境进行有效分析。NDM通过
引入个体战略特征提高决策模型的灵活性,并利用一种基于协同进化的混合优化算法(CE-HOA)实现多议题让步平
衡,以保证决策者的利益。实验结果表明,提出的协商模型(DMNM)不仅能够有效平衡决策者对当前利益和长远利
益的选择,而且最大化地保证了决策者的收益。C;E-HOA算法在保证解质量的前提下提高了搜索效率,使得决策过
程更为高效。 相似文献
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组件化的通用查询界面研究 总被引:4,自引:1,他引:4
查询在信息系统的应用中占有重要地位,但传统查询界面的复用度不高.本文对查询界面的规律性进行了研究,在软件重用的基础上提出了通用查询界面生成模型,使得查询界面的简单生成及高可复用成为可能.在此基础上,根据CORBA规范,开发了支持查询界面生成的CORBA对象,建立了查询界面组件模板库。 相似文献
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针对当前协商模型中大多未考虑非理性因素影响的问题,提出一种非理性环境影响下的双边协商模型。在该模型中,通过对决策者性格特征MI、个性偏好W和心理优越度MS的描述模拟非理性环境,同时利用协商过程中的协商状态等作为对非理性环境的外部影响。为体现非理性环境对协商决策的影响,采用了基于扰动的效用评估方法和环境依赖的协商策略。仿真实验表明,定义的非理性协商环境能够较好地模拟真实情况;同时,利用效用评估函数和协商提议策略更好地体现了非理性环境对决策的影响。经验证,提出的协商模型是有效的。 相似文献
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针对现有恶意域名检测方法检测时间开销大、对新出现或新变种的恶意域名检测精度不高的问题,提出一种基于无监督自适应模糊聚类的多家族恶意域名细粒度检测方法。该方法首先利用词向量映射网络(Bidirectional Encoder Representation from Transformers, BERT)将域名字符串映射为词向量矩阵;然后,利用深度自编码网络的编解码模块实现域名字符串向量矩阵的特征提取;最后,引入一种自适应模糊聚类算法实现多家族恶意域名和合法域名在隐空间中的特征聚类。通过在多个家族恶意域名和常见域名数据集上进行测试,实验结果表明所提出算法可以在二分类任务中实现97.71%的准确率,在8个家族的细粒度多分类任务上可以实现96.25%的准确率。综合检测性能优于当前主流的恶意域名检测算法。同时,所提出域名具有较低的时间开销,这为实时过滤恶意域名、预防恶意域名的入侵攻击提供了一种新的手段。 相似文献
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